Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
3.7 (9)
  • Bilgiler
2 yıl
deneyim
7
ürünler
67
demo sürümleri
1
işler
0
sinyaller
0
aboneler
Qualified Investor of Kazakhstan and the Russian Federation.
Trading since 2016, algorithmic trading since 2019, machine learning and programming since 2021.

I develop expert advisors, trading robots, indicators, smart contracts, cryptocurrency token and coin codebases, business automation software, and turnkey AI models.

Currently working on an institutional-grade trading system for my own hedge fund and on my own AI blockchain.
Author of 100+ international articles published in different languages worldwide.
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Почти неделю сидел и мучился, пытался сделать нормальный тестер Питона для моделей. Ничего. Не работает. Либо показывает всегда прибыль, либо всегда слив. Вроде все учтено, спред, комса, направления сделок и потери на свопе, но все равно не работает.

Я сменил подход, сменил картинку. Сделал 10 лучших метрик оценки моделей классификации, научно обоснованных метрик, таких как точность, полнота, меткость, F1, и т.п. Вывел на основе этих метрик среднюю, сделал формулу.

Сразу же появилась новая проблема, дисбаланс классов. Если цена на исторических данных росла в течение 20-30 лет, лучшие метрики укажут на модели бычьего рынка, которые будут в итоге прогнозировать только покупки и все. Я с этим уже сталкивался, когда делал компьютерное зрение для анализа графиков. Пришлось внедрять балансировку классов по новому для меня методу, с весами классов.

Итог всей этой работы будет известен завтра, после тысячи обученных моделей и выбора одной лучшей. Тружусь для маркета, систему охлаждения ноутбука пожалуй надо уже менять)

Больше не придется мучиться, обучая сотни моделей, когда в прибыль идёт одна из сотни. Научные метрики нормально оценивают модели.
Yevgeniy Koshtenko
"Python ve MQL5'te bir robot geliştirme (Bölüm 1): Veri ön işleme" makalesini yayınladı
Python ve MQL5'te bir robot geliştirme (Bölüm 1): Veri ön işleme

Makine öğrenimine dayalı bir alım-satım robotu geliştirme: Ayrıntılı bir rehber. Serinin ilk makalesi veri ve özelliklerin toplanması ve hazırlanması ile ilgilidir. Projenin uygulanması için Python programlama dili ve kütüphaneleri ile MetaTrader 5 platformu kullanılmıştır.

Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2024.03.30
Огонь! )
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Взял проп США на 2 200 000. Также готовлю новую статью сюда, с моделью МО
Aleksandr Seredin
Aleksandr Seredin 2024.03.01
Огонь! )
Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Друзья, меня забанили в сообщениях за рассылки. Блин.
Yevgeniy Koshtenko
"MQL5'te bir piyasa yapıcı algoritma oluşturma" makalesini yayınladı
MQL5'te bir piyasa yapıcı algoritma oluşturma

Piyasa yapıcılar nasıl çalışır? Bu konuyu ele alalım ve basit bir piyasa yapıcı algoritma oluşturalım.

Yevgeniy Koshtenko
"MQL5'te kantitatif analiz: Başarılı bir algoritmanın uygulanması" makalesini yayınladı
MQL5'te kantitatif analiz: Başarılı bir algoritmanın uygulanması

Kantitatif analizin ne olduğu ve büyük oyuncular tarafından nasıl kullanıldığı konusunu inceleyeceğiz. MQL5 dilinde kantitatif analiz algoritmalarından birini oluşturacağız.

Yevgeniy Koshtenko
Yevgeniy Koshtenko
Тест на участке вне обучения с 2013, одной из моделей, которые сейчас стоят на тесте. +10% без плеча в год. Просадка 8%.

Просадки по полгода на пике. Думал взять счет в пропе США. Получается, что 4% риска в пропе, можно выдержать только торгуя втрое меньшим лотом. 5% прибыли за год. Проп такими темпами, я сдам за год. Или за полтора, если не повезет и попаду на неудачное время.

Все-таки настоящий трейдинг это всегда long term capital managment) Десятилетия труда и настойчивости. Забудьте вообще о тупых мошенниках, которые обещают в рекламе быстрые прибыли с трейдинга, о каких блин 50% в месяц можно говорить? О чем речь вообще? Это НЕВОЗМОЖНО! И легких денег в трейдинге ТОЖЕ НЕТ! ВСЕ ЭТИ СМАРТ МАНИ, ЧУДО СИСТЕМЫ, БРЕДЯТИНА ВСЯКАЯ - ЭТО ПРОСТО ЗАМАНУХА ДЛЯ ЛОХОВ НА ПОКУПКУ КУРСОВ!
Yevgeniy Koshtenko
"Python, ONNX ve MetaTrader 5: RobustScaler ve PolynomialFeatures veri ön işleme ile bir RandomForest modeli oluşturma" makalesini yayınladı
Python, ONNX ve MetaTrader 5: RobustScaler ve PolynomialFeatures veri ön işleme ile bir RandomForest modeli oluşturma

Bu makalede, Python'da bir Rastgele Orman modeli oluşturacağız, modeli eğiteceğiz ve veri ön işleme ile bir ONNX veri hattı (pipeline) olarak kaydedeceğiz. Ardından modeli MetaTrader 5 terminalinde kullanacağız.

Yevgeniy Koshtenko
MT 5 için risk hesaplayıcı kodunu yayınladı
Gösterge, riskinizi yüzde olarak hesaplar ve size riskiniz için kabul edilebilir lot büyüklüğünü verir. Riski yalnızca yüzde cinsinden ve durdurma boyutunu pip cinsinden belirtmeniz gerekir.
Yevgeniy Koshtenko
Количественный анализ тейков и стопов kodunu yayınladı
Советник анализирует вероятности достижения тейк-профита и стоп-лосса.
164